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Entwicklung und simulative Analyse von prognostischen zustandsorientierten Verfahren für die Instandhaltungsplanung von Ortsnetzstationen

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Die Einführung zustandsorientierter Instandhaltung birgt Kostensenkungspotentiale, da Betriebsmittel nur nach individuellem Bedarf instandgehalten werden. Die Prognose zukünftiger Zustände optimiert den Planungsprozess, indem geschätzte Zustandswerte zwischen Inspektionen genutzt werden können. Inspektionen lassen sich verzögern, da Prognosen bei der Identifikation nicht tolerierter Zustände helfen. In dieser Arbeit werden selbstlernende, datengetriebene Verfahren zur Prognose von Betriebsmittelzuständen entwickelt, die auch bei begrenzten Daten anwendbar sind und sich kontinuierlich verbessern. Es werden Verfahren zur Schätzung des Zustandswerts, der Auftrittswahrscheinlichkeit von Schäden und belastungsabhängiger Alterungsmodelle entwickelt. Die Ableitung von Anforderungen und die Entwicklung von Zustandsbewertungsverfahren unterstützen die Bestimmung von Zustandswerten aus prognostizierten Schäden. Hierbei kommen gewichtete Summenbildung und Evidenztheorie zum Einsatz. Eine Instandhaltungssimulation wird zur Verifikation der prognostischen Instandhaltungsstrategie entwickelt, die Störungsraten und Gesamtkosten am Beispiel von Ortsnetzstationen ermittelt. Die Ergebnisse zeigen, dass selbstlernende Prognoseverfahren Störungsraten und Gesamtkosten signifikant reduzieren können. Die Vorteile variieren je nach angewandter Strategie, und die Ergebnisse belegen, dass Prognoseverfahren die zustandsorientierte Instandhaltung optimie

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Entwicklung und simulative Analyse von prognostischen zustandsorientierten Verfahren für die Instandhaltungsplanung von Ortsnetzstationen, Pascal Köhn

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2018
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